Machine Learning Laboratory 源码
机器学习实验室 实验1 下载与您分配的域相关的基准数据集,并在其上执行探索性数据分析(EDA)。 通过EDA探索数据集的性质。 通过检查EDA的结果得出结论,哪种类型的技术适合您的数据集。 实验2 在您选择的域上实施遵循非参数方法进行分类的任何监督机器学习算法,并通过适当的推理突出显示观察的主要要点。 实验3 将单回归与多元回归进行比较和对比,并通过适当的推断对模型的工作提供详细的观察。 实验4 程序与降维有关。 利用合适的数据集,探索PCA和LDA的工作原理,并确定两种技术的工作程序之间的差异。 根据您的理解和观察提供足够的推断。 实验5 创建一个程序,以使用与您自己的doamin相关的相应数据集对二进制分类实施ANN,SVM和Logistic回归。 找出与以下内容有关的推论:1.时间复杂度2.每种技术的通用能力3.超参数调整和4.每种技术的优缺点注:准备一份比较研究的详细报告